妈妈坐公交车去上班，为你揭秘最实用的福利信息

更新时间：2025-04-24 21:24:36　浏览次数： 680

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那曲市(申扎县、巴青县、双湖县、色尼区、嘉黎县、安多县、聂荣县、班戈县、尼玛县、比如县、索县)

宁德市(柘荣县、屏南县、寿宁县、福安市、周宁县、霞浦县、蕉城区、古田县、福鼎市)

洛阳市(瀍河回族区、新安县、宜阳县、西工区、汝阳县、老城区、偃师区、孟津区、涧西区、洛宁县、嵩县、洛龙区、栾川县、伊川县)

深圳市(龙华区、福田区、光明区、罗湖区、宝安区、坪山区、盐田区、南山区、龙岗区) 黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市、尖扎县)

阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、茂县、小金县、汶川县、若尔盖县、马尔康市、黑水县、金川县、红原县、九寨沟县、松潘县、理县、阿坝县)

钦州市(钦北区、灵山县、浦北县、钦南区)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼前旗) 温州市(乐清市、平阳县、鹿城区、瓯海区、瑞安市、文成县、龙港市、泰顺县、永嘉县、苍南县、龙湾区、洞头区)

怒江傈僳族自治州(泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、兰坪白族普米族自治县)

白山市(抚松县、临江市、长白朝鲜族自治县、浑江区、江源区、靖宇县)

泉州市(丰泽区、南安市、泉港区、晋江市、石狮市、永春县、金门县、洛江区、安溪县、惠安县、鲤城区、德化县)

镇江市(扬中市、句容市、丹徒区、润州区、丹阳市、京口区)

海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)

大庆市(大同区、林甸县、红岗区、肇源县、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、肇州县、萨尔图区)

来宾市(兴宾区、合山市、金秀瑶族自治县、象州县、忻城县、武宣县)

十堰市(房县、郧西县、郧阳区、丹江口市、茅箭区、张湾区、竹溪县、竹山县)

舟山市(定海区、岱山县、普陀区、嵊泗县)

枣庄市(山亭区、滕州市、峄城区、薛城区、市中区、台儿庄区)

朔州市(朔城区、平鲁区、山阴县、怀仁市、右玉县、应县)

福州市(连江县、晋安区、闽侯县、福清市、马尾区、闽清县、长乐区、仓山区、平潭县、台江区、鼓楼区、永泰县、罗源县)

克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区)

金昌市(金川区、永昌县)

湘西土家族苗族自治州(吉首市、保靖县、永顺县、龙山县、花垣县、凤凰县、古丈县、泸溪县)

苏州市(姑苏区、常熟市、太仓市、张家港市、吴中区、吴江区、昆山市、相城区、虎丘区)

鹤岗市(兴山区、工农区、向阳区、东山区、萝北县、绥滨县、兴安区、南山区)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、扶余市、乾安县、宁江区)

眉山市(洪雅县、青神县、彭山区、东坡区、仁寿县、丹棱县)

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南阳市(南召县、卧龙区、西峡县、社旗县、桐柏县、方城县、邓州市、淅川县、唐河县、新野县、镇平县、宛城区、内乡县)

香港特别行政区

周口市(鹿邑县、项城市、川汇区、太康县、西华县、淮阳区、商水县、郸城县、扶沟县、沈丘县)

商丘市(宁陵县、睢阳区、柘城县、永城市、夏邑县、民权县、睢县、梁园区、虞城县) 大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)

上饶市(铅山县、万年县、弋阳县、玉山县、广丰区、余干县、婺源县、信州区、德兴市、鄱阳县、广信区、横峰县)

无锡市(锡山区、新吴区、惠山区、梁溪区、江阴市、宜兴市、滨湖区)

天水市(麦积区、清水县、秦州区、张家川回族自治县、武山县、甘谷县、秦安县)滨州市(阳信县、博兴县、滨城区、无棣县、惠民县、沾化区、邹平市)

赣州市(章贡区、龙南市、定南县、宁都县、安远县、信丰县、兴国县、会昌县、石城县、大余县、寻乌县、于都县、瑞金市、上犹县、南康区、崇义县、全南县、赣县区) 承德市(宽城满族自治县、双桥区、平泉市、隆化县、承德县、双滦区、滦平县、兴隆县、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县)

遵义市(道真仡佬族苗族自治县、凤冈县、正安县、务川仡佬族苗族自治县、余庆县、红花岗区、习水县、汇川区、播州区、赤水市、湄潭县、绥阳县、仁怀市、桐梓县)

惠州市(惠城区、博罗县、龙门县、惠东县、惠阳区)

济南市(商河县、平阴县、长清区、章丘区、济阳区、槐荫区、历城区、市中区、钢城区、莱芜区、历下区、天桥区)宣城市(宁国市、泾县、郎溪县、旌德县、广德市、绩溪县、宣州区)

汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)

山南市(扎囊县、乃东区、曲松县、加查县、措美县、洛扎县、贡嘎县、琼结县、隆子县、错那市、浪卡子县、桑日县)

新余市(分宜县、渝水区)

丽水市(景宁畲族自治县、遂昌县、云和县、庆元县、龙泉市、青田县、缙云县、莲都区、松阳县)

马鞍山市(和县、花山区、博望区、含山县、雨山区、当涂县)

东莞市

阿里地区(噶尔县、改则县、札达县、普兰县、措勤县、革吉县、日土县)

晋城市(泽州县、城区、沁水县、高平市、阳城县、陵川县)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

广安市(广安区、邻水县、武胜县、岳池县、华蓥市、前锋区)

淮安市(洪泽区、金湖县、清江浦区、淮安区、淮阴区、涟水县、盱眙县)

吴忠市(同心县、盐池县、红寺堡区、青铜峡市、利通区)

泰州市(海陵区、泰兴市、高港区、兴化市、姜堰区、靖江市)

吉林市(磐石市、舒兰市、昌邑区、龙潭区、丰满区、桦甸市、永吉县、蛟河市、船营区)

通化市(集安市、柳河县、通化县、二道江区、辉南县、梅河口市、东昌区)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)

4月21日，科大讯飞（002230.SZ，股价45.1元，市值1042.57亿元）2024年报发布后，次日（4月22日）下午公司召开了业绩说明会。科大讯飞董事长刘庆峰、总裁吴晓如，副总裁、董秘江涛等出席交流活动。

2024年，在经历业务结构性调整后，科大讯飞摸清了前进的思路，多项研报显示，公司业绩表现符合预期。

会上，吴晓如称：“2024年我们最重要的成果是实现了高额的销售回款，回款总额为229亿元。当年我们的销售回款率达到了98.14%，公司经营活动产生的现金流金额为24.95亿元，相较于上年同期增长613%。”

“当前许多厂商已经放弃底座模型研发工作，讯飞为何一直投入？”交流中有投资者发出疑问。刘庆峰解释称，在当前基于预训练和强化学习的算法基础上，讯飞有能力做业界第一梯队底座模型。他称，基于自主研发的底座模型训练出来的行业模型，在尺寸灵活性、适配深度、最终效果上，比基于开源模型训练出来的行业模型要好。

2024年实现高额销售回款

数据显示，公司2024全年实现营业收入233.43亿元，同比增长18.79%，时隔两年重回双位数增长；归母净利润为5.6亿元，同比下降14.78%。2025年一季度实现营业收入46.58亿元，同比增长27.74%；实现归母净利润-1.93亿元，上年同期亏损约3亿元。

同时，公司去年全年经营性净现金流得到大幅改善，主要原因在于2024年第四季度。下图所示，分季度看，第四季度经营性净现金流为33.16亿元，全年经营性净现金流得以转正。

图片来源：公司2024年年报

财报披露，现金流大涨主要系本年销售回款较上年同期增长所致。

“现金流创历史新高的主要原因是我们优化了回款机制。首先，加强常态化的回款催收工作，公司成立了专门负责回款的部门，我们还形成了更好支持现金流的GBC（政府端、企业端、消费者端）业务架构。”吴晓如说。

经营结构上的优化使得公司业务毛利得以提升，“根据地业务”（具有较好可持续性的业务）收入占比从2023年的约65%上升到2024年的70%。

“可持续性收入占比不断提升，同时进一步坚持战略聚焦。2022年我们有60个产品线，去年逐步减少到46个产品线，通过战略聚焦，平均每个产品线收入接近6亿元。接下来继续聚焦业务，发展并壮大关键产品线。”吴晓如说。

财报数据显示，公司第一大业务板块——开放平台及消费者业务2024年实现收入78.86亿元，同比增长27.58%。细分来看，开放平台、智能硬件分别实现收入51.72亿元、20.23亿元，分别同比增长31.33%、25.07%。

智慧教育业务实现收入72.29亿元，同比增长29.94%。投资者调研记录显示，2024年前三季度，科大讯飞AI学习机销量增长超过100%。

智慧汽车、智慧医疗、企业AI解决方案业务分别实现收入9.89亿元、6.92亿元、6.43亿元，分别同比增长42.16%、28.18%、122.56%。

刘庆峰回应为何坚持底座模型研发投入

投资者问答环节，有投资者对科大讯飞坚持底座模型研发提出了疑问。

DeepSeek问世后，一众大模型厂商如百川智能、零一万物等放弃基座模型训练，转向应用开发，市场高度关注科大讯飞的战略抉择。

今年4月，科大讯飞深度推理大模型讯飞星火X1再次更新，在模型参数比业界同类模型小一个数量级的情况下，整体效果对标OpenAIo1和DeepSeekR1。

有投资者提问到，目前许多（大模型）厂商已经放弃基座模型的研发工作，科大讯飞为何一直持续投入基座大模型研发？

刘庆峰回应称，第一，第三方公司结合开源模型与行业经验训练出的大模型和讯飞底座模型结合行业经验训练的大模型，无论是尺寸灵活性、适配深度还是最终效果，都存在差距。“在我们内部非常严谨的技术评估中，至少会有10%以上的效果差距，是模型可用与不可用之间的差距，即用户是否可以接受。”

第二，在国产算力平台上建设底座大模型，对国家具有战略意义，在市场上也有独特的应用需要。“无论是像央国企，还是如安全等重要行业，对自主可控的底座大模型的需求非常迫切，而讯飞是基于国产算力训练，各方面的可靠性都更胜一筹，也更受相关客户和国家主管部门的信任。”

对于未来的发展，刘庆峰表示，科大讯飞要抢抓通用人工智能（AGI）的“根红利”，在完全自主可控的平台上把通用底座大模型做到第一梯队，不仅仅是跟随，要在算法上持续研发和创新。

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